बोनांजा डेवलपर्स ने छवियों से पृष्ठभूमि को स्वचालित रूप से हटाने के लिए एक कार्यक्रम बनाने में दो साल से अधिक समय बिताया। मूल रूप से सोचे गए कार्य की तुलना में यह कार्य अधिक जटिल था। जैसा कि यह पता चला है, 80 के दशक के बाद से ज्ञात, कंप्यूटर की दृष्टि से स्वचालित पृष्ठभूमि को हटाने में से एक है।
जैसा कि अक्सर होता है, अगर डेवलपर्स कार्य की जटिलता को समझते हैं, तो वे इसे हल करने का कार्य नहीं करेंगे। लेकिन फिर यह पता चला कि कोई मोड़ नहीं था, और फिर भी वे कुछ सफलता हासिल करने में कामयाब रहे। 11 अप्रैल को, उन्होंने
बोनान्ज़ा बैकग्राउंड बर्नर कनवर्टर लॉन्च किया, जो बहुत कम या बिना किसी मदद के, मनमाने फोटो में पृष्ठभूमि को साफ करता है। एपीआई के माध्यम से पहुंच अभी भी मुफ्त है, लेकिन भविष्य में, सेवा के मालिक कुछ लेकर आएंगे।
सेवा मुख्य रूप से ऑनलाइन स्टोर के लिए है। यह ज्ञात है कि एक सफेद पृष्ठभूमि पर सामान इसके बिना कम से कम 10-15% बेहतर बेचा जाता है। तो एक सरल स्वचालित प्रक्रिया तुरंत एक सामग्री प्रभाव लाती है। वैसे, इस कारण से, अमेज़ॅन और कुछ अन्य ऑनलाइन स्टोरों के लिए आवश्यक है कि उत्पादों को बिना असफलता के एक सफेद पृष्ठभूमि पर प्रस्तुत किया जाए।
हालांकि, कार्यक्रम बाकी सभी के लिए भी उपयोगी है जो चीजों को बेचता है और उत्पाद की तस्वीरें प्रकाशित करता है, उदाहरण के लिए, मंच पर। प्रसंस्करण के बाद, कई पृष्ठभूमि हटाने के विकल्प सुझाए गए हैं। आपको सबसे अच्छा चुनने की आवश्यकता है और, यदि आवश्यक हो, तो इसे मैन्युअल रूप से सही करें। हटाने के लिए लाल रंग लगभग चिह्नित टुकड़े होना चाहिए, और हरा - बचाने के लिए। कनवर्टर पारदर्शी पृष्ठभूमि के साथ पीएनजी को बचाते हुए, सफेद पृष्ठभूमि को भी हटा सकता है।
बोनान्ज़ा बैकग्राउंड बर्नर में प्रसंस्करण परिणाम नीचे दिए गए उदाहरणों में दिखाया गया है।
कार्यक्रम के लेखकों का कहना है कि उन्होंने ओपनसीवी को आधार के रूप में लिया, "इंजन" को कॉन्फ़िगर करने के लिए रूबी पर एक परत लिखी, और विभिन्न छवि प्रसंस्करण तकनीकों के 100 से अधिक संयोजनों का प्रयास किया। अब कनवर्टर 8 पास में काम करता है और 70% तस्वीरों के लिए पृष्ठभूमि को सफलतापूर्वक हटा देता है। मैनुअल रिफाइनमेंट को ध्यान में रखते हुए, यह प्रतिशत 85% तक बढ़ जाता है। 2014 के अंत तक, वे उत्पादकता को 90% तक बढ़ाने का इरादा रखते हैं, ताकि आधे से उत्पादकता में सुधार हो सके, यानी प्रति फोटो अधिकतम 5 सेकंड तक।